案例
按 产品 分组的案例
按平台四款产品分组:智能体、网关、文本分析、语音分析。指标为行业内典型参考区间,实际数据在您的项目调研阶段确认。
产品 · 向量.智能体
聊天 AI 智能体
智能体处理一线常见咨询、按剧本完成敏感操作、并将带上下文的对话转给人工。
小贷公司
案例:「手续费」
客户提问「为什么手续费这么高?」「2301 卢布是怎么来的?」「能不能免手续费?」。每条都耗费坐席 5–10 分钟并带来情绪冲突。
60%
咨询无需人工
−5 分钟
平均处理时长
产品做了什么
- 分类器识别 20+ 种「手续费」表达
- 从知识库文章中给出每种支付方式的金额与说明
- 遇到法律诉求(ФЗ-353、向央行投诉)立即带完整上下文转人工
- 遇到要求个性化计算时如实回复「无法访问合同」,并引导到用户后台
小贷 · 电商 · 电信
案例:「支付方式」
「发一下收款信息」「怎么用 SBP 付款」「付不上」「什么时候到账」 — 每天数十次重复。
×3
一线吞吐量
−40%
坐席队列中的 FAQ 占比
产品做了什么
- 从知识库给出收款信息与 SBP 分步指南
- 各支付方式的到账时间 — 无需求助后台
- 针对常见错误(「SBP 付款失败」)给出标准建议
- 对图片(收据、截图)如实回复「无法读取图像」并转人工
金融
案例:「更换手机号」
敏感操作 — 不能交给 LLM 执行,存在欺诈风险。但客户每天都会咨询。
−40%
该意图的 AHT
0
在敏感操作中的机器人差错
产品做了什么
- 智能体识别意图,但不会自行操作 CRM
- 按 Flow 剧本进行:解释流程并收集初始信息
- 把上下文交给坐席:旧号码、原因、希望的新号码
- 坐席无需重新收集信息,立即执行
产品 · 向量.网关
统一的 LLM API 网关
一次集成,任意供应商:路由、配额、计费、回退与统一的安全策略。
金融科技 · 零售
案例:「为产品团队提供统一入口」
8 个产品团队使用 5 家不同 LLM 供应商,密钥散落在代码里,预算超支且成本无法追踪。
1 → 6+
一次集成接入的模型数
×3
新 LLM 功能上线速度
产品做了什么
- 统一入口,按项目与用户进行路由
- 按团队拆分的配额与计费
- 请求与响应日志,可搜索可审计
- 出入两端的 PII 过滤遵循统一策略
电信
案例:「按价格与延迟路由 + 回退」
简单任务也调用昂贵模型,单一供应商故障会拖垮生产聊天。
−30%
Token 成本
99.9%
LLM 层可用性
产品做了什么
- 自动路由:简单任务 → 便宜模型,复杂任务 → 顶级模型
- 供应商故障时按回退链切换,无需重训
- 重复请求缓存
- 实时的成本与延迟指标
银行 · 政府
案例:「本地 LLM + 公有 GPT,按策略调度」
监管要求个人数据不出境,但团队希望对非 PII 任务使用顶级外部模型。
0
PII 出境事件
100%
请求遵循统一安全策略
产品做了什么
- 敏感任务由客户内网的本地模型处理
- 外部供应商仅在通过 PII 过滤后调用
- 路由策略可配置,无需修改业务代码
- 提示词审计与版本管理满足信息安全要求
产品 · 向量.分析
文本分析与聊天质检
对一线、二线聊天 100% 分析:意图、情感、合规、负面原因,并从历史中挖掘知识。
银行
案例:「一线聊天 100% 复盘」
QA 团队人工抽听 2–5% 对话,系统性问题与坐席质量回归延迟数周才能发现。
100%
QA 覆盖率(对比 2–5% 抽样)
−60%
人工 QA 工时
产品做了什么
- 意图自动分类,提供混淆矩阵与回归测试
- 对每段对话分析情感与情绪变化
- 面向产品、市场、运营的看板
- 异常告警:负面骤增、FCR 失败上升
小贷公司
案例:「坐席合规与情感监控」
坐席违反话术和措辞,监管检查发现偏差,人工抽样审核跟不上节奏。
+15 pp
修复前三大问题后的 NPS
−25%
合规类投诉
产品做了什么
- 自动检查必备与禁用措辞
- 按班组与轮班的情感与负面升级指标
- 按 QA 清单自动打分到每位坐席
- 带样本对话的辅导报告供组长使用
保险
案例:「从历史挖掘意图 → 数天搭好初始知识库」
启动机器人前需要知识库与意图图谱,人工分析历史需要数周分析师工作。
1–2 天
搭好初始知识库(原本数周)
80+
从历史标注出的意图数
产品做了什么
- 对历史对话聚类并自动标注意图
- 提炼咨询的主要原因与客户表达
- 为每个簇生成知识库文章草稿
- 把初始图谱交给「向量.智能体」用于试点
产品 · 向量.语音
通话语音分析
转写、按 QA 清单自动评估 100% 通话、按班组分析趋势,并为二线坐席提供实时提词。
银行联络中心
案例:「按 QA 清单自动评估 100% 通话」
QA 小组只能人工评估约 3% 通话,辅导与绩效决策基于不具代表性的样本。
100%
通话自动评估覆盖
×4
QA 覆盖(对比人工抽样)
产品做了什么
- 带说话人分离、情感与语速的转写
- QA 清单:开场白、话术、禁用措辞
- 坐席自动打分,按班组与轮班对比
- 辅导素材链接到通话的具体片段
电信
案例:「按班组的咨询主因与趋势」
业务方看不清联络中心负载上涨的原因,以及背后的产品问题。
−18%
修复主因后重复咨询
T+1 天
发现新原因的速度
产品做了什么
- 基于转写自动分类咨询原因
- 按天、周、班组、区域的趋势
- 与产品发版和市场活动关联
- 异常与新出现的咨询簇告警
保险
案例:「二线坐席实时提词」
产品复杂、流程冗长,坐席在通话中花时间在知识库里找答案。
−30%
二线 AHT
−25%
合规类投诉
产品做了什么
- 实时语音与意图识别
- 向坐席提示对应的知识库文章与措辞
- 通话结束后自动填写工单
- 流程清单 — 高亮被跳过的步骤
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